Dati, analisi e business intelligence sono argomenti comuni nel mondo degli affari. Le aziende di tutti i settori, compreso l’e-commerce, stanno investendo pesantemente in nuove tecnologie per la raccolta e l’utilizzo dei dati.
Questo perché il processo decisionale basato sui dati è più importante che mai per le aziende di e-commerce che cercano di comprendere il proprio pubblico, prendere decisioni aziendali tattiche e stare al passo con i concorrenti.
Tuttavia, sebbene la maggior parte delle aziende sia ben consapevole dell’importanza di sfruttare i dati per le informazioni di business che possono fornire, molte lottano con le migliori pratiche sull’utilizzo dei dati per informare i risultati aziendali.
In questo post, condividiamo alcune delle sfide che le aziende di e-commerce devono affrontare con i dati, come la giusta combinazione di strategie e soluzioni tecnologiche può aiutare a fornire informazioni tanto necessarie ed esempi di modi in cui i commercianti di BigCommerce utilizzano soluzioni di dati e informazioni per guidare i loro affari in avanti.
La sfida: troppi dati, poche informazioni
Secondo un rapporto di Forrester chiamato “Data Literacy Matters”, il 90% dei decisori globali di dati e analisi si sta concentrando sulla priorità delle informazioni sui dati nel processo decisionale aziendale. Lo stesso rapporto indica che il 91% delle organizzazioni dichiara di avere difficoltà a migliorare l’utilizzo dei dati per le informazioni aziendali.
Le aziende sono più desiderose che mai di investire nei dati e riconoscerne l’importanza. Tuttavia, molti ancora faticano a trasformare i propri dati in informazioni e queste intuizioni in azioni.
In effetti, un Forrester afferma che tra il 60% e il 73% di tutti i dati all’interno delle aziende rimane inutilizzato. Inoltre, i dati di Statista identificano che il 25% delle aziende sta lottando con troppi dati.
È qui che le soluzioni tecnologiche possono aiutarti a creare un’attività basata sui dati.
Soluzioni tecnologiche che possono aiutarti a prendere decisioni basate sui dati
L’utilizzo della giusta combinazione di soluzioni di dati è un modo in cui i commercianti possono generare informazioni che consentono loro di prendere decisioni basate sui dati e creare esperienze dei clienti che aiutano le loro attività a crescere.
1. Data warehouse.
Un data warehouse è un repository centrale o un catalogo dati di dati integrati, solitamente provenienti da più fonti. Una solida architettura di data warehousing può fornire a un’azienda punti dati preziosi.
Non sono solo le grandi aziende che possono utilizzare i data warehouse per raccogliere informazioni rilevanti per le loro attività. Gli strumenti di data warehouse possono funzionare con aziende di tutte le dimensioni. Mentre il termine “magazzino” fa pensare a un luogo fisico, molti strumenti sono disponibili sul cloud, il che li rende ideali per adattarsi alle dimensioni di cui hai bisogno.
Google BigQuery è un ottimo esempio di data warehouse con cui BigCommerce ha creato un’integrazione nativa per i commercianti con piani Pro ed Enterprise.
Google BigQuery funziona insieme a Google Cloud Storage. È un data warehouse completamente gestito sul servizio Web RESTful che offre un luogo scalabile ed economico per archiviare i dati. Hanno anche un generoso livello freemium e un’interfaccia utente facile da usare che rende lo strumento accessibile a un gruppo più ampio di utenti.
2. Soluzioni di business intelligence.
Il data warehousing fa parte della business intelligence. Quindi qual è la differenza tra un data warehouse e una soluzione di business intelligence? In sostanza, i data warehouse sono strumenti che consentono di archiviare i dati, mentre le soluzioni di business intelligence consentono di analizzare i dati in modi concreti per supportare il processo decisionale e le previsioni basati sui dati.
Questi strumenti possono aiutarti a prendere l’abbondanza di dati che hai e visualizzarli in dashboard che hanno senso per i tuoi vari team. Ecco alcuni esempi di questi strumenti:
-
Google Data Studio è uno strumento di visualizzazione dei dati che fornisce al tuo team alcuni potenti modi per esaminare i tuoi dati. Ha il vantaggio di essere gratuito e strettamente integrato con Google BigQuery. Inoltre, i commercianti di BigCommerce possono sfruttare i rapporti predefiniti per iniziare con Google Data Studio.
-
Tableau si descrive come un software di visualizzazione dei dati con l’obiettivo di aiutare chiunque a comprendere i propri dati.
-
Microsoft Power BI è leader di settore nel campo delle soluzioni di business intelligence. Gestita da Microsoft, la soluzione fornisce visualizzazioni di dati interattive con dashboard di facile comprensione.
3. Piattaforme dati dei clienti.
I clienti di oggi raramente visitano un negozio, effettuano un acquisto e si dedicano alla loro vita. Effettuano ricerche e acquistano su più siti e piattaforme prima di prendere una decisione. Il monitoraggio del percorso del cliente omnicanale è il punto in cui entrano in gioco le piattaforme di dati dei clienti.
Le piattaforme di dati dei clienti, o CDP, raccolgono dati per creare profili dei clienti che possono aiutare a informare gli sforzi di marketing. Funzionano acquisendo informazioni mentre i clienti si spostano attraverso ogni punto di contatto e aggregano i dati in modo che possano essere utilizzati da altri sistemi di business intelligence.
I CDP possono aiutare la tua azienda a evitare i silos di dati assicurandosi che i tuoi team sappiano chi sono i tuoi clienti, come fanno acquisti e cosa li fa funzionare. Meglio conosci i tuoi clienti e le loro esigenze, meglio puoi commercializzarli e risolvere i loro problemi.
Segment è un esempio di CDP che si integra con altri strumenti di business intelligence, nonché con la piattaforma BigCommerce, e ti consente di unificare la visione dei tuoi clienti su tutti i prodotti e i canali.
4. Personalizzazione.
Le soluzioni di personalizzazione consentono alle aziende di passare da una strategia di marketing one-to-many per i clienti a un approccio one-to-one. Con le soluzioni di personalizzazione, puoi offrire esperienze personalizzate per ogni acquirente attraverso contenuti dinamici, consigli sui prodotti, sconti e offerte e molto altro ancora. Ecco alcuni esempi di soluzioni di personalizzazione nell’ecosistema dei partner BigCommerce:
5. Analisi.
Capire come si comportano i tuoi clienti online può darti informazioni importanti su cosa funziona e cosa no sul tuo sito di e-commerce. Nella sua forma più elementare, l’analisi si riferisce all’analisi computazionale sistematica dei dati, che può essere utilizzata per misurare le metriche su Web, marketing, ricerca e vendite.
Ecco alcuni esempi di soluzioni di analisi nell’ecosistema dei partner BigCommerce:
BigCommerce fornisce una piattaforma aperta per i dati
I suddetti tipi di soluzioni dati hanno qualcosa in comune: si basano l’uno sull’altro per funzionare. La business intelligence non è qualcosa realizzato da uno strumento, ma da un sistema che lavora insieme per raccogliere, archiviare e analizzare i dati in informazioni utili. La condivisione dei dati tra i sistemi è una parte importante di questo.
La chiave per sfruttare il potere dei dati è la comunicazione. Vale a dire: comunicazione tra strumenti di dati. Non ha senso raccogliere e archiviare dati se non è possibile analizzarli. E non ha senso farlo analizzare se non è visualizzabile in un modo che sia significativo per i tuoi team.
Ecco perché in BigCommerce adottiamo una filosofia di apertura, in modo che tu abbia il controllo sui tuoi dati e possa utilizzare le soluzioni che avranno il maggiore impatto sulla tua attività: ci piace chiamarle le nostre soluzioni Big Open Data.
Big Open Data Solutions è una suite di prodotti completa con soluzioni di dati dei partner sia native che migliori che offrono ai commercianti la capacità di aggregare, analizzare, comprendere e utilizzare i dati del negozio online per ottenere informazioni sul comportamento dei clienti per migliorare il processo decisionale e migliorare le prestazioni di business.
In che modo i clienti di BigCommerce prendono decisioni basate sui dati
Ecco alcuni esempi di come i commercianti di BigCommerce stanno sfruttando le nostre soluzioni Big Open Data per generare approfondimenti e prendere decisioni.
-
Origine
Origin, un marchio di abbigliamento e nutrizione che realizza artigianalmente i suoi prodotti nelle montagne del Maine, ha ottimizzato il proprio stack tecnologico per stare al passo con la crescita del canale. Nello specifico, l’azienda ha sfruttato l’integrazione di BigQuery e i report di Data Studio predefiniti per armonizzare i dati dei consumatori provenienti da più fonti come parte della propria strategia omnicanale globale.
“L’integrazione di BigQuery di BigCommerce ci ha permesso di fornire dati puliti e fruibili evitando al contempo report manuali (soggetti a errori) al fine di prendere decisioni migliori per l’azienda. È stato fondamentale per unificare i nostri dati e fornire le informazioni necessarie per effettuare gli investimenti giusti”, Sid Martin, analista di sistemi di Origin.
-
Garrett Wade
Per Garrett Wade, uno dei principali fornitori di strumenti per la lavorazione del legno e utensili manuali per il giardino, l’integrazione di BigCommerce con BigQuery ha “cambiato le regole del gioco” per gli analisti dell’azienda.
Questa integrazione con BigQuery ha consentito all’azienda di iniziare a esaminare dati reali e accurati sin dal primo giorno. La società ha riferito di aver dedicato pochissimo tempo alla pulizia e alla normalizzazione dei dati. Inoltre, sono stati in grado di utilizzare i dati per verificare l’accuratezza dell’ambiente di test prima del nostro lancio. Ciò ha anche permesso all’azienda di sviluppare immediatamente rapporti controllati; quindi, creando lo spazio di cui il team di sviluppo ha veramente bisogno per svolgere il lavoro di report più difficile.
Essere in grado di analizzare come si comportano e si comportano gli acquirenti, quindi sfornare report dettagliati in Tableau da un’unica posizione non è solo efficiente per il team di sviluppo di due persone dell’azienda, ma anche conveniente.
“Quando stavamo valutando il passaggio a BigCommerce come fornitore della nostra piattaforma, l’integrazione con Google BigQuery non era in cima all’albero decisionale, ma dopo averlo utilizzato per diversi mesi, posso dire onestamente che questa funzionalità ha confermato che abbiamo fatto la scelta giusta con BigCommerce. Lo consiglio vivamente”, ha dichiarato John Chan, analista di pianificazione dell’inventario e business intelligence, Garrett Wade Company.
-
Fore Ladies Golf
Fore Ladies Golf, un’azienda di proprietà di una donna impegnata a fornire alle donne golfisti abiti da golf di alta qualità, è stata lanciata con successo su BigCommerce nel 2018. Tuttavia, la proprietaria Jessica Benzing si è subito resa conto che aveva bisogno di una soluzione per la segnalazione e l’analisi per creare più dati- strategia guidata per la sua attività.
Passando a Glew, Jessica è stata in grado di capire cosa funzionava, cosa no e cosa doveva fare per continuare a crescere. Con Glew, ha una visione dei suoi principali KPI per analizzare le campagne di Facebook e Google Ads; un rapporto sull’inventario per aiutare a gestire il budget e garantire livelli di stock coerenti; e dati di segmentazione dei clienti per eseguire campagne mirate ai suoi clienti VIP, acquirenti di sconti e altro ancora.
Chiave da asporto
Sappiamo che i dati hanno potere. Poiché i consumatori richiedono esperienze più personalizzate dall’e-commerce, acquistano in modi più omnicanale e generalmente si rivolgono sempre più all’e-commerce per i loro acquisti, la necessità di raccogliere e comprendere i dati sta solo crescendo.
Avere una piattaforma di e-commerce che supporti la tua strategia basata sui dati sarà cruciale. In BigCommerce, crediamo che SaaS aperto sia il futuro e i dati ne siano una parte importante. Essere in grado di scegliere le soluzioni di dati dal magazzino all’analisi che meglio supportano i tuoi obiettivi di business intelligence e averli in grado di comunicare facilmente tra loro farà la differenza nell’affinare una strategia di dati ottimizzata.
